"""
Python内置函数示例
"""

# 1. print函数 - 输出AI处理结果
print("=== print函数示例 ===")
ai_response = "根据分析，您的问题属于技术类，建议查阅官方文档。"
print("AI回复:", ai_response)  # 输出AI处理结果

# 2. input函数 - 获取用户输入
print("\n=== input函数示例 ===")
user_query = input("请输入您的问题:")  # 获取用户输入
print(f"AI将处理您的问题: {user_query}")

# 3. len函数 - 计算数据长度
print("\n=== len函数示例 ===")
# 示例1：使用len函数查询字符串的长度
str_data = "Hello, World!你好，世界！"  # 定义一个字符串
print("字符串的长度:", len(str_data))  # 输出字符串的长度
# 示例2：使用len函数查询列表的长度
list_data = [1, 2, 3, 4, 5]  # 定义一个列表
print("列表的长度:", len(list_data))  # 输出列表的长度
# 示例3：使用len函数查询元组的长度
tuple_data = (10, 20, 30)  # 定义一个元组
print("元组的长度:", len(tuple_data))  # 输出元组的长度
# 示例4：使用len函数查询集合的长度
set_data = {1, 2, 3, 4, 4}  # 定义一个集合，集合会自动去重
print("集合的长度:", len(set_data))  # 输出集合的长度
# 示例5：使用len函数查询字典的长度（字典的长度指键值对的数量）
dict_data = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}  # 定义一个字典
print("字典的长度:", len(dict_data))  # 输出字典的长度

# 4. max/min函数 - 找出极值
print("\n=== max/min函数示例 ===")
predictions = [0.7, 0.2, 0.1]
print("最高置信度:", max(predictions))  # 找出最大概率
print("最低置信度:", min(predictions))  # 找出最小概率

# 5. sum函数 - 汇总数据
print("\n=== sum函数示例 ===")
accuracy_scores = [0.85, 0.92, 0.88, 0.91]
print("平均准确率:", sum(accuracy_scores) / len(accuracy_scores))  # 计算平均值

# 6. abs函数 - 计算绝对值
print("\n=== abs函数示例 ===")
error = -0.15  # 预测误差
print("绝对误差:", abs(error))  # 计算误差绝对值

# 7. round函数 - 四舍五入
print("\n=== round函数示例 ===")
probability = 0.87654321  # 模型输出概率
print("四舍五入后概率:", round(probability, 2))  # 保留2位小数

# 8. type函数 - 检查数据类型
print("\n=== type函数示例 ===")
ai_output = "positive"
print("输出数据类型:", type(ai_output))  # 检查数据类型

# 9. sorted函数 - 排序结果
print("\n=== sorted函数示例 ===")
results = [0.3, 0.8, 0.6]
print("按置信度排序:", sorted(results, reverse=True))  # 降序排列

"""
AI场景应用总结:
这些内置函数在AI开发中非常实用:
1. print/input - 实现人机交互
2. len/max/min - 分析模型输出
3. sum/abs/round - 处理数值结果
4. type/sorted - 组织和验证数据
"""
